小儿佝偻病，数据挖掘视角下的预防与干预策略

在儿童健康领域，小儿佝偻病作为一种因维生素D缺乏引起的骨骼病变，其发病率和影响因素的复杂性日益受到关注，本文旨在通过数据挖掘技术，探索小儿佝偻病的预防与干预策略。

我们利用大数据分析，发现小儿佝偻病的发生与季节、地域、家庭经济状况及母乳喂养情况等因素密切相关，冬季和春季是小儿佝偻病的高发期，而农村地区和低收入家庭的孩子更易受到影响，非母乳喂养或母乳喂养不足也是重要风险因素。

我们通过聚类分析，将患儿分为不同风险组，为制定个性化的预防措施提供依据，对于高风险组的孩子，我们建议增加维生素D的补充，并加强户外活动时间；对于中风险组的孩子，则侧重于提高母乳喂养率或选择富含维生素D的配方奶。

通过关联规则挖掘，我们发现某些疾病（如呼吸道感染）与小儿佝偻病之间存在潜在联系，这提示我们在预防小儿佝偻病时，应同时关注这些相关疾病的治疗和预防，以实现更全面的儿童健康管理。

数据挖掘技术为小儿佝偻病的预防与干预提供了新的视角和工具，通过深入分析数据，我们可以更精准地识别风险因素，制定有效的预防措施，为儿童的健康成长保驾护航。